专利名称：基于压缩感知的轴类零件表面缺陷在线连续检测装置及方法      申请号：2022102442805     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：检测技术 压缩感知   相似专利 发布日：2024/12/02  
摘要： 本发明公开了基于压缩感知的轴类零件表面缺陷在线连续检测装置及方法，属于轴类零件表面缺陷检测装置技术领域，将轴类工件放置在弧形架上，然后启动驱动电机调节主动转杆带动主动滚筒旋转，通过主动滚筒带动传送带运动，并通过传送带调节从动滚筒旋转，使其传送带周期性运动输送轴类工件，轴类工件放置在弧形架上后通过辅助齿轮盘跟随传送带运动，使其辅助齿轮盘与条齿接触并相互啮合，通过辅助齿轮盘与条齿的相互啮合使其辅助齿轮盘旋转带动连接转杆旋转。

专利名称：一种基于块加权约束的压缩感知图像重建方法及装置      申请号：2016103708656     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 压缩感知   相似专利 发布日：2024/10/31  
摘要： 本发明提供了一种基于块加权约束的压缩感知图像重建方法及装置，所述方法包括，根据待重建图像中的感兴趣目标对待重建图像进行划分，确定感兴趣目标区域；确定感兴趣目标区域及非感兴趣目标区域的惩罚权重；根据所述惩罚权重及约束项类型构造基于块加权约束的压缩感知图像重建算法模型；求解所述基于块加权约束的压缩感知图像重建算法模型，得到重建图像。本发明能够避免目标区域外高强度噪声的影响，同时能够保留目标区域内微小的边缘细节信息不被过度平滑，能够在欠采倍数很高同时噪声强度较大的情况下准确地重建图像中微小的边缘细节信息。另省去了局部加权的约束项中计算权重的步骤，提高了算法效率，增加了灵活性。

专利名称：基于超声系统点扩散函数测量和压缩感知的超声成像方法      申请号：2017101288306     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：医疗 压缩感知   相似专利 发布日：2024/10/31  
摘要： 本发明涉及超声成像领域，更具体地涉及基于超声系统点扩散函数测量和压缩感知的超声成像方法。本发明的目的是：在保证高帧频和较高成像质量的超声成像的同时，实现只需要较低水平的硬件计算平台就能进行成像。为此本发明提供的所述超声成像方法包括以下步骤：获得所述超声成像系统的点扩散函数；根据所述点扩散函数建立关系矩阵M；建立反映超声回波射频信号s与超声图像的像素点上的散射子散射强度分布I之间关系的方程组：s＝MI；其特征在于，设置一个阈值，将所述关系矩阵M中低于所述阈值的元素都置为0。本发明可以应用于需要高帧频和高分辨率成像且硬件计算平台水平较低的领域，如医学成像等，具有较大的实用价值。

专利名称：基于空域相关性的分布式视频压缩感知自适应采样编码方法      申请号：201610855778X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：音视频 压缩感知   相似专利 发布日：2024/10/16  
摘要： 本发明公开了一种基于空域相关性的分布式视频压缩感知自适应采样编码方法，充分利用key帧的空域相关性，自适应采样编码。将key帧图像块按帧内空域相关性大小划分为non-key块与key块。non-key块利用相邻key块的重构块生成边信息，采用低采样率压缩重构；key块采用自适应高采样率的压缩重构。在相同总采样率情况下，能够提升重构图像帧质量；该方法解决了传统分布式视频压缩感知系统中key帧图像块采样率非自适应的问题。

专利名称：基于压缩感知大规模MIMO系统的CSI反馈方法      申请号：201610689099X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：C 港口 压缩感知   相似专利 发布日：2023/09/04  
摘要： 本发明公开了一种基于压缩感知大规模MIMO系统的CSI反馈方法，属于大规模无线通信系统中的信道状态信息压缩反馈技术领域，包括：移动台MS，根据系统预先设定的能量因子，计算出保留稀疏度；根据保留稀疏度MS计算所需测量数，并根据所需测量数调用测量矩阵压缩所需反馈的下行CSI；MS将需要反馈的信息，包括测量信号，部分支撑集合和稀疏度转化为比特流，并反馈回基站BS。BS根据接收到的比特流，解调出含噪声的稀疏度，部分支撑集合和测量信号，并调用改善的重构算法重构出下行CSI。本发明方案，可有效降低基于压缩感知的CSI反馈的反馈开销，降低BS侧的CSI重构算法的计算复杂度。

专利名称：一种基于压缩感知的跳频信号稀疏分解方法      申请号：2019101667284     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：分解 压缩感知   相似专利 发布日：2024/03/29  
摘要： 本发明属于信号处理中跳频信号的分析、处理领域，特别涉及一种基于压缩感知的跳频信号稀疏分解方法，包括：基于压缩感知理论和跳频信号具有稀疏性的时频结构特点，构建适合跳频信号结构特性Gabor冗余字典；以相干距离为标准对Gabor冗余字典进行非相干k-means聚类，输出分解Gabor冗余字典后得到的子字典；用匹配追踪算法MP分别从每个子字典中选出m个最佳匹配原子组，构成稀疏分解原子集；本发明算法在信噪比为10dB时，传统匹配方式时间消耗在100s左右，而时间消耗仅为15s左右，而且随信噪比增加，本发明运算效率的优势将更加明显，时间成本更低。

专利名称：基于贝叶斯压缩感知和深度学习的FPC缺陷检测方法      申请号：2020114043224     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：深度学习 C P F 检测 压缩感知   相似专利 发布日：2022/04/01  
摘要： 本发明公开一种基于贝叶斯压缩感知和深度学习的FPC缺陷检测方法，该方法以Faster RCNN的残差网络ResNet为模型，设计基于主频率波数域的曲波稀疏基，提出Faster RCNN的自适应采样矩阵，对FPC图像进行压缩采样，再使用Conv+Relu+Pooling层提取压缩采样后FPC图像的特征值，然后利用RPN网络生成的推荐和ResNet网络最后一层得到的特征映射，计算出推荐特征映射，最后对特征映射进行全连接操作，并使用Softmax函数进行FPC图像缺陷分类识别。本发明克服了传统图像处理方法只能检测特定情况下的FPC缺陷检测，具有较好的鲁棒性，且识别精度较高、速度快。